树莓派上ubuntu部署yolov8
时间: 2025-06-03 21:58:26 浏览: 19
### 在树莓派 Ubuntu 系统中安装和运行 YOLOv8 模型
尽管引用中的内容提到在树莓派上使用官方系统更稳定[^2],但在某些情况下,用户可能希望基于 Ubuntu 系统来完成任务。以下是关于如何在树莓派的 Ubuntu 环境下安装并运行 YOLOv8 的详细说明。
#### 1. 准备工作
确保树莓派已成功刷入 Ubuntu 系统镜像,并能够正常启动。如果遇到网络配置或其他基础设置问题,可参考相关文档调整 WiFi 或其他硬件驱动。
#### 2. 更新软件包列表
更新系统的软件包索引以获取最新版本的依赖项:
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
```
#### 3. 安装必要的开发工具和库
为了支持 Python 和 PyTorch 的安装,需先安装一些基本的构建工具和科学计算所需的库:
```bash
sudo apt install build-essential cmake git libglib2.0-dev python3-pip python3-venv -y
```
#### 4. 创建虚拟环境
建议创建独立的 Python 虚拟环境以隔离项目依赖:
```bash
python3 -m venv yolov8_env
source yolov8_env/bin/activate
```
#### 5. 升级 pip 并安装依赖
升级 `pip` 到最新版本,并通过 Pip 安装 Ultralytics 提供的 YOLOv8 库及其依赖项:
```bash
pip install --upgrade pip
pip install ultralytics
```
#### 6. 解决 PyTorch 兼容性问题
由于树莓派的 ARM 架构特殊性,在导入 `torch` 时可能会出现兼容性错误[^3]。推荐手动指定适合 ARM 设备的 PyTorch 版本:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
```
注意:对于性能优化,可以选择针对 ARM 处理器编译的特定版本或替代方案。
#### 7. 下载预训练权重
从 Ultralytics 官方仓库下载所需模型权重文件(例如 COCO 数据集上的预训练权重):
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载 nano 尺寸的小型模型
```
#### 8. 测试推理功能
加载图像或视频流进行测试验证:
```python
results = model.predict(source='test_image.jpg', show=True, save=True)
print(results)
```
以上流程涵盖了从环境搭建到简单推断的主要步骤。需要注意的是,实际操作过程中仍可能存在因硬件资源不足而导致的速度瓶颈等问题;对此可通过降低输入分辨率等方式缓解压力[^1]。
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